強化学習で作成された参照軌道を利用するステアリング操作のためのモデル予測制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-191

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Model predictive control via reference trajectory created by Reinforcement Learning for steering operation

著者名: 青木駿（東京電機大学）,日高浩一（東京電機大学）

著者名(英語): Takashi Aoki (Tokyo Denki University),Kouichi Hidaka (Tokyo Denki University)

キーワード: 自動車|行動制御|最適制御|ジドウシャ|コウドウセイギョ|サイテキセイギョ

要約(日本語): 未来の動作を，モデルを利用で予測し最適入力をオンラインで求める最適制御設計であるモデル予測制御(Model Predictive Control:MPC)では参照軌道の設計と一致点が重要である．本研究では強化学習を利用した動作をMPCの参照軌道に使用し，強化学習とMPCそれぞれの出力結果, 制御入力とMPCの評価関数との関係により参照軌道設計の検討を行う.実験は自動車の車線変更運動を対象としてMATLAB/Simulinkを利用してシミュレーションを行っている．強化学習，MPCおよびPID各制御による目標位置までの移動軌跡を乗り心地の観点から検討し，入力値の違いと特徴を考察している．

本誌掲載ページ: 309-311 p

原稿種別: 日本語